我尝试在窗口上使用giza ++（使用Cygwin编译器）。 我用了这段代码：
//假设源语言为法语，目标语言为英语
plain2snt.out FrenchCorpus.f EnglishCorpus.e
mkcls -c30 -n20 -pFrenchCorpus.f -VFrenchCorpus.f.vcb.classes opt
mkcls -c30 -n20 -pEnglishCorpus.e -VEnglishCorpus.e.vcb.classes opt
snt2cooc.out FrenchCorpus.f.vcb EnglishCorpus.e.vcb FrenchCorpus.f_EnglishCorpus.e.snt >courpuscooc.cooc
GIZA++ -S FrenchCorpus.f.vcb -T EnglishCorpus.e.vcb -C FrenchCorpus.f_EnglishCorpus.e.snt -m1 100 -m2 30 -mh 30 -m3 30 -m4 30 -m5 30 -p1 o.95 -CoocurrenceFile courpuscooc.cooc -o dictionary
但是在从giza ++获取输出文件并评估输出后，我发现结果太糟糕了。
我的评估结果是：
RECALL = 0.0889
PRECISION = 0.0990
F_MEASURE = 0.0937
AER = 0.9035
任何身体都知道原因吗？原因可能是我忘记了一些参数，或者我应该更改其中一些参数？
换句话说：
首先，我希望通过大量数据训练吉萨++，然后通过小语料库对其进行测试并将其结果与所需的对齐方式（GOLD STANDARD）进行比较，但我在网络中找不到任何文档或有用的页面。
你能介绍一下有用的文件吗？
因此我用小courpus（447句）来运行它，并通过所需的对齐比较结果。你认为这是正确的方法吗？
此外，我更改了我的代码如下并得到了更好的结果，但它仍然不好：
GIZA ++ -S testlowsf.f.vcb -T testlowde.e.vcb -C testlowsf.f_testlowde.e.snt -m1 5 -m2 0 -mh 5 -m3 5 -m4 0 -CoocurrenceFile inputcooc.cooc -o dictionary -model1dumpfrequency 1 -model4smoothfactor 0.4 -nodumps 0 -nsmooth 4 -onlyaldumps 1 -p0 0.999 -diagonal yes -final yes
评估结果：
//假设A是GIZA ++的结果，G是Gold标准。 As和Gs是A和G文件中的S链接。 Ap和Gp是A和G文件中的p链接。
RECALL =相交Gs / Gs = 0.6295
PRECISION = Ap与Gp / A = 0.1090相交
FMEASURE =（2 * PRECISION * RECALL）/（RECALL + PRECISION）= 0.1859
AER = 1 - （（相交Gs + Ap与Gp相交）/（A + S））= 0.7425
你知道原因吗？